Sign up to save your podcasts
Or
Share MLOps Nedir? Makine Öğrenmesi Sistemleri Nasıl Tasarlanır, Yürütülür, Otomatize Edilir?
Share to email
Share to Facebook
Share to X
Share to email
Share to Facebook
Share to X
Or
MLOps Nedir? Makine Öğrenmesi Sistemleri Nasıl Tasarlanır, Yürütülür, Otomatize Edilir?
Otostopçunun Yapay Zeka Rehberi'nin bu bölümünde, DevOps’un yeteneklerini alıp makine öğrenmesi projelerinin canlı ortama kesintisiz ve güvenilir geçişini sağlayan MLOps projelerini, araçlarını, süreçlerini ele alıyoruz. Hem teorik altyapıyı hem de Netflix, Uber, American Express gibi öncü şirketlerin başarı hikâyelerini anlatıyoruz, MLOps’un veri ve model yaşam döngüsüne nasıl etki ettiğini incelemeye çalışıyoruz.
Kaynaklar:
Websitem: https://fbildirici.github.io
The Phoenix Project by Gene Kim, Kevin Behr & George Spafford: https://itrevolution.com/book/the-phoenix-project/
Continuous Delivery by Jez Humble & David Farley: https://martinfowler.com/books/continuousDelivery.html
Hidden Technical Debt in Machine Learning Systems (Sculley et al., 2015
https://proceedings.neurips.cc/paper_files/paper/2015/file/86df7dcfd896fcaf2674f757a2463eba-Paper.pdf
MLOPS Uygulamaları Hakkında: https://www.datacamp.com/blog/mlops-best-practices-and-how-to-apply-them
MLOps Araç Seti Hakkında:
https://github.com/kelvins/awesome-mlops
Google Cloud Blog: https://cloud.google.com/architecture/mlops-continuous-delivery-and-automation-pipelines-in-machine-learning
Uber'in Use Casei: https://www.uber.com/en-TR/blog/continuous-integration-deployment-ml/
ML Flow Araç Seti ve Yetenekleri:
https://mlflow.org/docs/latest/index.html
View all episodes
By Fatih Bildirici PhD(c)Otostopçunun Yapay Zeka Rehberi'nin bu bölümünde, DevOps’un yeteneklerini alıp makine öğrenmesi projelerinin canlı ortama kesintisiz ve güvenilir geçişini sağlayan MLOps projelerini, araçlarını, süreçlerini ele alıyoruz. Hem teorik altyapıyı hem de Netflix, Uber, American Express gibi öncü şirketlerin başarı hikâyelerini anlatıyoruz, MLOps’un veri ve model yaşam döngüsüne nasıl etki ettiğini incelemeye çalışıyoruz.
Kaynaklar:
Websitem: https://fbildirici.github.io
The Phoenix Project by Gene Kim, Kevin Behr & George Spafford: https://itrevolution.com/book/the-phoenix-project/
Continuous Delivery by Jez Humble & David Farley: https://martinfowler.com/books/continuousDelivery.html
Hidden Technical Debt in Machine Learning Systems (Sculley et al., 2015
https://proceedings.neurips.cc/paper_files/paper/2015/file/86df7dcfd896fcaf2674f757a2463eba-Paper.pdf
MLOPS Uygulamaları Hakkında: https://www.datacamp.com/blog/mlops-best-practices-and-how-to-apply-them
MLOps Araç Seti Hakkında:
https://github.com/kelvins/awesome-mlops
Google Cloud Blog: https://cloud.google.com/architecture/mlops-continuous-delivery-and-automation-pipelines-in-machine-learning
Uber'in Use Casei: https://www.uber.com/en-TR/blog/continuous-integration-deployment-ml/
ML Flow Araç Seti ve Yetenekleri:
https://mlflow.org/docs/latest/index.html